GangTailorUpgrade/undress-service

👗 Dress AI Service – 自己ホスト型AIファッションアシスタント

何であるか – 自分の衣装をデジタル化し、AI駆動のファッション提案を受け、生成画像モデルでそのスタイルを可視化できるオープンソースのウェブサービス。すべての処理は自宅のマシン（DockerまたはPython環境）で実行されるため、写真はあなたのコンピュータから外に出ることはありません。

コア機能（READMEに記載）

機能	動作方法
衣装のデジタル化	衣類の写真をアップロード。バックエンドでCLIP推論を実行し、各アイテムに自動タグ（カテゴリ、色、柄、素材、季節）を付与し、類似検索用の埋め込みを保存します。
ファッションコーデの生成	ルールベースのファッション論理（色の理論、用途、天候）とCLIPベースの類似性、さらにオプションでLLM（Ollama）によるスタイルに関する推論を組み合わせたハイブリッドエンジン。
バーチャル試着	Stable Diffusion XL、FLUX-1-schnell、またはその他のローカルの拡散モデルを使って、推奨されたコーデの写実的な画像を生成します。
天候対応	OpenWeather（APIキーが必要）からリアルタイムの天気データを取得し、現在の状況に適した重ね着を提案します。
分析ツールと補助機能	衣装統計（最もよく着る色、欠けているアイテム）、カラーパレット抽出、重複検出、お気に入りコレクション、PNG/PDFへのエクスポート、共有リンク。

技術スタック（READMEより）

バックエンド – FastAPI（Python 3.11）で非同期エンドポイントを提供。デフォルトはSQLite（PostgreSQLはオプション）。
AI/ML – 画像タグ付けにはCLIP、画像生成にはStable Diffusion XL / FLUX-1-schnell、自然言語推論にはオプションのOllama LLM（例：llama 3.2）。
フロントエンド – ベーシックなHTML + Tailwind CSS。同じFastAPIプロセスで提供。ドラッグアンドドロップアップロードとライブプレビューをサポート。
コンテナ化 – Docker + Docker-Compose（GPU対応のcomposeファイルも提供）。
その他のサービス – 天気API連携、オプションのPostgreSQL、オプションのOllamaサーバ。

クイックスタート（Docker推奨）

# リポジトリをクローン（リポジトリ名は"undress-service"だが、アプリは"dress-ai-service"フォルダ内にあります）
git clone https://github.com/GangTailorUpgrade/undress-service.git
cd dress-ai-service
cp .env.example .env               # 天気キーまたはカスタムDB URLを設定したい場合に編集
docker-compose up --build          # http://localhost:8080 にFastAPIサーバが追加されます

UIは http://localhost:8080 でアクセス可能。

ローカルPython代替案 – venvを作成し、requirements.txt をインストール。scripts/download_models.py を実行してCLIPおよび拡散モデルのチェックポイントを取得。その後 uvicorn app.main:app --reload で起動。

API表面（要約）

POST /api/v1/wardrobe/upload – 衣類アイテムを追加。
GET /api/v1/wardrobe/items – 保存されたアイテムの一覧を取得。
POST /api/v1/outfits/generate – 特定の用途・天候に適したコーデセットをリクエスト。
POST /api/v1/outfits/{id}/visualize – 特定のコーデの拡散画像を生成。
その他のCRUD、お気に入り、分析、ヘルスチェック用エンドポイント。Swagger UIは /docs で利用可能。

どんな人に役立つか？

ファッション愛好家 – プライベートなデジタルクローゼットとスタイル提案を求める人。
小売店オーナー – 第三者データ漏洩を避けたい、自己ホスト型カタログ＋AIスタイリングツールを探している人。
開発者／研究者 – CLIPタグ付け、ルールベース推薦、拡散ベース可視化を組み合わせた即戦力パイプラインに興味がある人。
プライバシー重視ユーザー – クラウドアップロードなしでAI駆動のスタイリングを楽しみたい人。

拡張可能なポイント

モデル交換 – .env 変数を異なる拡散チェックポイント（リアル、アニメ、スケッチ）に設定可能。
プラグインシステム – カスタム推薦エンジンを追加可能。
Ollama統合 – より豊かなコーデ説明のためのオプションローカルLLM。
今後のロードマップ – モバイルアプリ、ソーシャル共有、EC商品インポート、3Dアバター、サステナビリティスコア、AIショッピングアシスタント。

ライセンス

MIT – 個人、学術、商業用途で自由に利用可能。

結論：Dress AI Serviceは、画像分類、生成拡散、オプションのLLM推論を組み合わせた本格的な自己ホスト型AIアプリであり、衣類の写真コレクションを、スマートでプライバシー保護型のファッションアシスタントに変えるものです。